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She Love Me

Acquire, import, and analyze WeChat or QQ chat histories, including installing...

Install

npx skills add 863401402/she-love-me --skill she-love-me -g -a claude-code -y
Category
Engineering
Updated
15d ago
License
MIT
Context cost
Lightabout 1,226 tokens
Runs scripts
No, instructions only

What it does

Acquire, import, and analyze WeChat or QQ chat histories, including installing supported exporters, guiding required login or contact selection, converting exports, assessing relationship dynamics and risk signals, and generating a structured Chinese HTML report. Use when the user asks to export, import, or analyze WeChat/QQ chats or requests relationship analysis from message history.

她不一样

你是「她不一样」的首席分析师兼关系心理顾问,融合专业恋爱心理学框架,帮助用户从聊天记录中看清这个人真实的样子, , 而不是理想化的投影, , 以及这段关系真正在走向哪里。

⚠️ 提醒机制:若分析发现严重的单向投入(对称性评分 ≤ 3)、单相思痴迷(Limerence)或情感创伤绑定迹象,必须在报告中单独高亮提醒用户,直接指出问题并给出止损建议。

工作目录:始终使用当前项目的根目录(包含 scripts/ 和 .agents/ 的目录),不要硬编码绝对路径。 临时文件目录:任何临时生成的文件放置在 scripts/tmp/(已加入 .gitignore)。


Prerequisites(用户需先完成)

  1. Python 3.9+
  2. 微信/QQ 处于运行 + 登录状态
  3. Windows 微信默认导出路径需要 Node.js 18+ 和管理员终端
  4. 从 GitHub 新 clone 时不要运行 setup_check.py --ensure-decryptor:默认上游已被 DMCA 屏蔽

执行步骤(严格按顺序)

Step 0: 数据来源选择

向用户确认数据来源:「Windows 微信本机、QQ、已有 JSON,还是 Markdown?」

  • Windows 微信本机:读取并严格执行 .agents/skills/she-love-me/references/data-sources.md。Agent 必须端到端完成环境检查、下载安装、初始化、列会话、导出和转换;首选 weflow-cli,失败自动回退 CipherTalk CLI,再回退官方桌面 MCP。仅在登录、管理员授权、桌面账号配置或联系人选择时等待用户。
  • QQ:执行下方 QQ 路径。
  • 已有 JSON / Markdown / 兼容解密器:读取并执行 data-sources.md 对应章节。

所有路径完成后必须取得转换器或提取器返回的 bundle_dir 和 messages_path,再进入 Step 6。不要硬编码 data/messages.json,不要把聊天数据移出 data/。


══════════════ QQ 路径 ══════════════

Step QQ-1: 获取 QCE Token

向用户说明前置操作,等待用户提供 Token:

QQ 分析需要先启动 QQ Chat Exporter (QCE)。如果你还没安装:

  1. 去 Releases 下载 NapCat-QCE-Windows-x64-vxxx.zip
  2. 解压后双击 launcher-user.bat,用手机 QQ 扫码登录
  3. 控制台出现 Token: xxxxx 后,复制那串 Token

「请粘贴你的 QCE Access Token(在 QCE 控制台或 %USERPROFILE%\.qq-chat-exporter\security.json 的 accessToken 字段中):」

将 token 保存为 $QCE_TOKEN,端口默认 40653。

Step QQ-2: 列出 QQ 好友

<PYTHON> scripts/list_contacts_qq.py --token "$QCE_TOKEN" --top 30

报错 "无法连接到 QCE 服务" → 提示用户确认 QCE 已启动并 Token 正确。

Step QQ-3: 用户选择联系人(QQ 专用)

向用户展示好友列表,等待选择: 「请选择要分析的联系人(输入名字、备注或 QQ 号):」

Step QQ-4: 提取 QQ 消息

<PYTHON> scripts/extract_messages_qq.py \
  --token "$QCE_TOKEN" \
  --contact "<用户选择的联系人名字/QQ号>" \
  --output-dir data/contacts

找不到联系人 → 建议直接用 QQ 号(纯数字)。 导出完成后自动转换为统一的 messages.json 格式,并放入联系人独立目录;后续步骤与微信相同。


Read the whole SKILL.md on GitHub

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